发明专利 已授权

一种叶片表面状态检测方法及装置

📄 申请号:CN202211388135.0 📄 发布日:2026/09/14

著录项目信息

申请日
2022-11-08
公开号
CN115661108A
公开日
2023-01-31
申请人
电子科技大学中山学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

风力发电叶片检测, 航空发动机叶片检测, 工业叶片质量检测, 设备维护巡检, 无损检测

摘要

本申请提供一种叶片表面状态检测方法及装置,应用于风电技术领域,其中,叶片表面状态检测方法包括:获取待检测叶片对应的待检测图像以及支撑集;其中,支撑集包括风机上每个叶片对应的样本图像;将待检测图像以及支撑集输入预先训练好的特征提取网络中,得到特征提取网络输出的第一图像特征以及第二图像特征;将第一图像特征以及第二图像特征输入预先训练好的图神经网络中,得到图神经网络输出的分类结果;其中,图神经网络对应的损失函数为差分损失函数;根据分类结果确定待检测叶片的叶片表面状态。由于在训练图神经网络的过程中引入了差分损失函数,因此可以学习样本的动态变化,即使叶片表面损伤样本不足,也可以得到准确度较高的检测结果。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115661108A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:19 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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